ES常用的查询方式如下term系列 精确搜素match系列 精确搜索、模糊搜索exists 指定字段存在(有值)prefix 前缀匹配，只能是keyword类型的字段wildcard 通配符regexp 正则表达式匹配ids 根据id进行查询term系列(1)term
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2024-02-23 10:10:01
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文章目录前言简介数字直接变成字符串的问题字符串比较获取的范围过多ES是怎么把数字变成字符串数字的索引是什么样子查询原理总结One more thing参考 前言Elasticsearch诞生的本意是为了解决文本搜索太慢的问题，ES会默认将所有的输入内容当作字符串来理解，对于字段类型是keyword或者text的数据比较友好。但是如果输入的类型是数字，ES还会把数字当作字符串吗？排序问题还有范围查
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2024-02-26 21:34:43
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模糊性模糊匹配 对待 “模糊” 相似的两个词似乎是同一个词。 首先，我们需要对我们所说的 模糊性 进行定义。在1965年，Vladimir Levenshtein 开发出了 Levenshtein distance， 用来度量从一个单词转换到另一个单词需要多少次单字符编辑。他提出了三种类型的单字符编辑：一个字符 替换 另一个字符
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2024-07-24 11:32:51
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分词解析{
“111”: [
{
“111”: “文档”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 2,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 0
},
{
“111”: “数据库”,
“start_offset”: 2,
“end_offset”: 5,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 1
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2024-07-19 09:13:39
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在实际开发中，ES6已经非常普及了。掌握ES6的知识变成了一种必须。尽管我们在使用时仍然需要经过babel编译。ES6彻底改变了前端的编码风格，可以说对于前端的影响非常巨大。值得高兴的是，如果你熟悉ES5，学习ES6并不需要花费太多的时间就可以掌握，因为常用的基础语法并不多，花少量的时间，就可以开始我们的ES6之旅了。这篇文章不会详细的告诉你ES6的每一个细节知识，只会根据我自己的开发经验，将
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2024-09-03 20:06:12
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一、环境准备
操作系统：mac 依赖的软件：JDK1.8、Postman、NodeJs6.0以上、Maven、Idea ES下载：Elastic官方网站： http://www.elastic.co 、版本：elasticsearch-7.1.0-darwin-x86_64.tar 集群模式：一主两从，集群安装参考： ES可视化管理插件：GitHub上寻找：el
背景写这篇文章是因为有个同学在群里发了这么一张截图，图中讲的两点关于``的描述，我看了一眼，两个都是错的。目前互联网上的文章质量参差不齐，这也算是为了提高网络博客的质量进一己之力吧。上述截图中的两个认知误区1、不能简单的说 7.0 版本之后 默认值是 0 或者 1minimum_should_match是ES组合查询中的一个常用参数，参数指定should子句返回的文档必须匹配的子句的数量或百分比。
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2024-03-19 10:18:38
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前言不知道你有没有使用过Mysql的like语句，进行模糊查询？不知道你有没有将查询结果，进行分页处理？模糊查询，加上分页处理，会有意想不到的坑，不信我们继续往下看。我之前提供过一个品牌查询接口，给前端品牌选择控件使用的。当时为了性能考虑，怕前端控件因为一次性加载太多的品牌，而导致页面卡死。因此，对品牌查询接口做了分页处理。刚开始品牌表的数据比较少，没有出现什么问题。后来，产品加需求了，在品牌下拉
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2024-07-10 20:30:24
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目录1.简介1.1.邮编与结构化数据1.2.prefix 前缀查询1.3.通配符与正则表达式查询1.4.查询时输入即搜索1.5.索引时优化1.6.Ngrams 在部分匹配的应用索引时输入即搜索边界 n-grams 与邮编1.7.Ngrams 在复合词的应用1.简介 部分匹配 允许用户指定查找词的一部分并找出所有包含这部分片段的词。Elasticsearch 提供分析过程，倒排索
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2024-03-19 10:45:02
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提高性能短语和邻近度查询比简单的match查询在性能上更昂贵。match查询只是查看词条是否存在于倒排索引(Inverted Index)中，而match_phrase查询则需要计算和比较多个可能重复词条(Multiple possibly repeated)的位置。在Lucene Nightly Benchmarks中，显示了一个简单的term查询比一个短语查询快大概10倍，比一个邻近度查询(一
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2024-03-27 15:42:49
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u 修饰符ES6 对正则表达式添加了u修饰符，含义为“Unicode 模式”，用来正确处理大于\uFFFF的 Unicode 字符。也就是说，会正确处理四个字节的 UTF-16 编码/^\uD83D/u.test('\uD83D\uDC2A') // false /^\uD83D/.test('\uD83D\uDC2A') // true点（.）字符在正则表达式中，含义是除了换行符以外的任意单个字
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2024-08-22 09:25:08
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什么是文档匹配度？在ES中执行一个搜索请求在默认情况下搜索的结果集是按照匹配度倒序排列。但是什么是文档匹配度？它是如何被计算的呢？每个文档的匹配度评分在es中被表示为一个浮点型的正数——“_score”，文档的_score评分越高，文档与搜索词的匹配度越大。在查询中一个查询子句会为每一个文档生成一个_score，文档评分的计算依赖于具体查询子句的类型，不同的查询子句被用在不同的搜索场景中，比如：一
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2024-06-14 22:25:03
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主要介绍近似匹配的常规玩法，以及rescoring优化性能的思路
概要前面的match查询只能告诉我们，搜索的文档里有这些关键词，但无法告知词语之间的顺序，而不同的词语顺序表达的意思可能完全相反。我们想要的，是跟我们期望搜索的语义要相似，这就需要短语匹配和近似匹配来控制了。短语搜索短语搜索即把一小段话完完整整地进行搜索，必须保证被搜索的文档内有一模一样的
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2024-04-24 12:58:26
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短语匹配一个被认定为和短语 quick brown fox 匹配的文档，必须满足以下这些要求：quick 、 brown 和 fox 需要全部出现在域中。brown 的位置应该比 quick 的位置大 1 。fox 的位置应该比 quick 的位置大 2 。如果以上任何一个选项不成立，则该文档不能认定为匹配。match_phrase查询GET /my_index/my_type/_search
{
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2024-07-19 08:54:05
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匹配查询 {#query-dsl-match-query}match 查询接受文本/数值/日期，分析他们并构造一个查询。例如：GET /_search
{
"query": {
"match" : {
"message" : "this is a test"
}
}
}注意， message 是一个字段的名字，你能够用任意字段
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2024-07-03 13:59:53
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摘要 到目前为止，我们介绍的所有查询都是基于完整术语的，为了匹配，最小的单元为单个术语，我们只能查找反向索引中存在的术语。但是，如果我们想匹配部分术语而不是全部改怎么办？部分匹配（Partial matching）允许用户指定查找术语的一部分，然后找出所有包含这部分片段的词。与我们想象的不一样，需要对术语进行部分匹配的需求在全文搜索引擎的世界并不常见，但是如果读者有SQL方面的背景，可能会在某个时
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2023-11-07 22:04:17
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目录 一. Elasticsearch架构原理Elasticsearch的节点类型二 、分片和副本机制分片（Shard）副本指定分片、副本数量三、Elasticsearch重要工作流程Elasticsearch文档写入原理Elasticsearch检索原理四、Elasticsearch准实时索引实现溢写到文件系统缓存写translog保障容错flush到磁盘segment合并
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2024-07-29 19:35:35
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目录1.简介1.1.短语匹配词项的位置混合起来1.2.多值字段匹配词之间的距离越近，相关度 _score越高1.3.使用邻近度提高相关度1.4.性能优化结果集重新评分寻找相关词Performance性能1.简介段落匹配（phrase matching）或者模糊匹配（proximity matching）字词词语之间的关系 1.1.短语匹配match_phrase 查询首先将查询
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2024-03-23 14:39:15
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Elasticsearch入门教程：基础查询ElasticSearch查询 term系列：精确搜索 match系列：精确搜索、模糊搜索 exists：指定字段存在（有值） prefix：前缀匹配，只能是keyword类型的字段 wildcard：通配符 regexp：正则表达式匹配 ids：根据id进行查询 range：根据范围进行查询term系列：（1）termpost localhost:92
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2024-03-26 09:59:38
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1、语法
1.1、命令［＊＊＊］ a、let：提供块级作用域；不存在变量提升； 暂时性死区；不允许重复声明。 b、const：一旦声明，值不可变；其他同上2-4；仅当前模块可用，跨模块需如下定义：export const A
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2024-08-04 15:59:30
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